[논문리뷰] Robix: A Unified Model for Robot Interaction, Reasoning and Planning

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저자: Zixuan Wang, Wei Li, Heng Dong, Mengxi Zhang, Huang Fang, Qifeng Zhang, Xueyun Tian, Yucheng Hu, Hang Li

핵심 연구 목표

본 논문은 일반ist 로봇이 복잡한 장기 작업을 추론하고 자연스러운 인간 상호작용에 참여할 수 있도록 단일 비전-언어 아키텍처 내에서 로봇 추론, 태스크 플래닝, 자연어 상호작용을 통합하는 Robix 모델을 제안합니다. 기존의 태스크 분해 중심 또는 경직된 모듈식 프레임워크의 한계를 극복하고, 제한된 신체 추론 능력과 유연한 멀티모달 상호작용 부재 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

Robix는 계층적 로봇 시스템의 상위 인지 계층으로서, 시각적 관찰 및 사용자 발화를 직접 처리하여 원자적 액션 명령과 적절한 언어 응답을 생성하는 통합 비전-언어 아키텍처를 채택합니다. 핵심적으로 Chain-of-Thought (CoT) 추론을 활용하며, 3단계 훈련 전략을 통해 모델을 구축합니다: (1) 3D 공간 이해, 시각적 그라운딩, 태스크 중심 추론 능력을 강화하기 위한 기초 사전 훈련; (2) 인간-로봇 상호작용 및 태스크 플래닝을 통합된 추론-액션 시퀀스로 모델링하기 위한 지도 미세 조정 (SFT); (3) 추론-액션 일관성 및 장기 태스크 코히어런스 개선을 위한 강화 학습 (RL).

주요 결과

Robix-32B-RL은 인터랙티브 태스크 실행 벤치마크에서 Gemini-2.5-Pro 대비 In-Distribution OOD 설정에서 3.0%, Out-of-Distribution OOD 설정에서 11.8% 더 높은 정확도를 달성하여 모든 평가 세트에서 1위를 차지했습니다. 또한, 실제 로봇 시스템 환경 (GR-3 모델 및 ByteMini 로봇)에서 Robix-32B는 평균 92.5%의 태스크 진행률을 기록하며, Gemini-2.5-Pro를 4.3%p, GPT-4o를 28.1%p 상회했습니다. CoT 추론은 OOD 일반화 및 복잡한 지침 따르기에 중요하며, 강화 학습은 비합리적인 추론과 포맷팅 오류를 줄여 모델 성능을 향상시키는 데 기여했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 단일 VLM 아키텍처가 로봇 추론, 계획, HRI를 통합하여 실제 환경에서 뛰어난 유연성과 견고성을 제공할 수 있음을 입증했습니다. 3단계 훈련 파이프라인은 로봇 관련 핵심 인지 능력을 효과적으로 강화하는 데 필수적이며, 특히 CoT 추론과 강화 학습은 복잡하고 장기적인 태스크에서 모델의 성능과 신뢰성을 높이는 데 중요합니다. 그러나 Gemini-2.5-Pro와 같은 상용 VLM의 높은 응답 지연 시간 (30초 이상)은 실제 로봇 시스템에 대규모 모델을 통합할 때 추론 최적화와 지연 시간 감소가 중요한 실용적 과제임을 시사합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.